Questions d'entretien Uber

Sur quoi portent les entretiens chez Uber

Questions d'entretien courantes chez Uber

• Implémentez une fonction pour sérialiser et désérialiser un arbre binaire.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Utiliser un parcours préordre pour sérialiser
  • Marquer les nœuds nuls avec un caractère spécial (par ex. 'X')
  • Désérialiser en reconstruisant récursivement à partir de la liste des valeurs

  Voir un exemple de réponse

  Pour sérialiser un arbre binaire, on peut utiliser un parcours préordre où chaque nœud est écrit sous forme de chaîne, et les nœuds nuls sont représentés par un marqueur (par ex. 'null'). La désérialisation reconstruit l'arbre en lisant la liste des valeurs de manière récursive. Il faut gérer les cas d'arbre vide. La complexité temporelle est O(n) pour les deux opérations, où n est le nombre de nœuds. La complexité spatiale est O(n) due à la liste de sérialisation et à la pile de récursion. On peut aussi utiliser une approche itérative avec une file pour éviter la récursion. Un piège est de bien gérer les séparateurs si on utilise une chaîne unique ; il est préférable d'utiliser un format comme JSON ou une liste de valeurs.

  class TreeNode:
      def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
          self.val = val
          self.left = left
          self.right = right
  
  def serialize(root):
      """Sérialise un arbre binaire en une liste."""
      def dfs(node):
          if not node:
              vals.append("null")
              return
          vals.append(str(node.val))
          dfs(node.left)
          dfs(node.right)
      vals = []
      dfs(root)
      return vals
  
  def deserialize(data):
      """Désérialise une liste en arbre binaire."""
      def dfs():
          val = next(vals)
          if val == "null":
              return None
          node = TreeNode(int(val))
          node.left = dfs()
          node.right = dfs()
          return node
      vals = iter(data)
      return dfs()
  
  # Complexité temporelle: O(n), spatiale: O(n)

• Concevez un système de covoiturage comme celui d'Uber, en vous concentrant sur la correspondance conducteur-passager et les mises à jour de localisation en temps réel.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Gérer les mises à jour de localisation en temps réel via WebSockets
  • Utiliser un système de partitionnement géographique (quadtree) pour la correspondance
  • Équilibrer la charge des serveurs avec des shards basés sur la localisation

  Voir un exemple de réponse

  Le système doit gérer des millions de conducteurs et passagers avec des mises à jour de localisation fréquentes (toutes les quelques secondes). On utilise des WebSockets pour la communication en temps réel. La correspondance conducteur-passager repose sur la proximité géographique : on partitionne la carte en cellules (quadtree ou grille de hachage). Lorsqu'un passager demande une course, on interroge les conducteurs disponibles dans les cellules voisines, puis on sélectionne le meilleur candidat (le plus proche, avec la meilleure note, etc.). Les mises à jour de localisation sont diffusées aux serveurs appropriés via un système de messagerie comme Kafka. On doit gérer la cohérence des données (versioning) et la tolérance aux pannes avec des répliques. Le calcul d'itinéraire et l'estimation du temps d'arrivée utilisent des services de cartographie (comme OSRM). Le système doit passer à l'échelle horizontalement en ajoutant des serveurs par région. Un piège est la latence de mise à jour des positions : on peut utiliser un cache local court (quelques secondes) pour éviter les requêtes redondantes.

• Étant donné une liste d'historique de courses d'utilisateurs, trouvez le lieu de dépose le plus fréquent pour chaque utilisateur.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Utiliser GROUP BY sur l'ID utilisateur
  • Trouver le lieu de dépose le plus fréquent avec COUNT et MAX
  • Gérer les ex-aequo (choisir le plus récent ou un arbitraire)

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  On a une table 'trips' avec les colonnes user_id, dropoff_location, timestamp. Pour chaque utilisateur, on veut le lieu de dépose le plus fréquent. On peut agréger par user_id et dropoff_location, compter le nombre d'occurrences, puis pour chaque utilisateur sélectionner la ligne avec le plus grand count. Si plusieurs lieux ont le même nombre, on peut choisir le plus récent en utilisant MAX(timestamp). Une approche est d'utiliser ROW_NUMBER() avec PARTITION BY user_id ORDER BY count DESC, timestamp DESC. Il faut faire attention aux valeurs NULL : les ignorer ou les traiter comme un lieu valide.

  WITH location_counts AS (
      SELECT user_id, dropoff_location, COUNT(*) AS cnt
      FROM trips
      GROUP BY user_id, dropoff_location
  ),
  ranked_locations AS (
      SELECT user_id, dropoff_location, cnt,
             ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY cnt DESC, MAX(trips.timestamp) DESC) AS rn
      FROM location_counts
      JOIN trips USING (user_id, dropoff_location)
      GROUP BY user_id, dropoff_location, cnt
  )
  SELECT user_id, dropoff_location AS most_frequent_dropoff
  FROM ranked_locations
  WHERE rn = 1;

• Comment concevriez-vous un système de tarification dynamique (surge pricing) ?
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Utiliser l'offre et la demande en temps réel pour ajuster les prix
  • Définir des zones géographiques de tarification (geofences)
  • Intégrer des facteurs comme l'heure de la journée, les événements spéciaux

  Voir un exemple de réponse

  Le surge pricing ajuste dynamiquement le prix des courses en fonction de la demande des passagers et de l'offre de conducteurs dans une zone donnée. On collecte en temps réel les requêtes de courses et les disponibilités des conducteurs, puis on calcule un ratio demande/offre. Si le ratio dépasse un seuil, on multiplie le tarif de base par un facteur de majoration. On utilise des geofences pour définir des zones de taille variable (ex: quartiers) et on met à jour le facteur toutes les quelques minutes. Il faut éviter les fluctuations trop rapides qui pourraient frustrer les utilisateurs : on lisse les données sur une fenêtre de temps (ex: 5 minutes). On peut aussi intégrer des facteurs externes comme les conditions météorologiques ou les événements sportifs. Un piège est de créer une boucle de rétroaction : si le prix monte trop, la demande baisse, mais les conducteurs affluent, ce qui peut faire chuter le prix. Il faut donc des algorithmes de contrôle comme un PID. On doit également communiquer clairement le surge pricing aux utilisateurs pour maintenir la confiance.

• Parlez-moi d'une fois où vous avez été en désaccord avec un collègue. Comment avez-vous résolu la situation ?
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Utiliser la méthode STAR (Situation, Tâche, Action, Résultat)
  • Conflit technique sur le choix d'une architecture (microservices vs monolithique)
  • Résolution par compromis: preuve de concept et décision basée sur les métriques

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  Dans un précédent projet, mon équipe devait choisir entre une architecture microservices et une architecture monolithique pour un nouveau service de réservation. J'étais convaincu que les microservices apportaient plus de flexibilité, tandis qu'un collègue senior préférait le monolithe pour sa simplicité de déploiement. Nous avons organisé une réunion où chacun a présenté ses arguments. J'ai proposé de construire une preuve de concept (POC) avec les deux approches sur une fonctionnalité clé, puis de mesurer les performances et la complexité. Après deux semaines de POC, nous avons constaté que le monolithe était effectivement plus rapide à développer pour le moment, mais que les microservices offraient une meilleure isolation des pannes. Nous avons convenu de commencer par un monolithe modulaire avec des interfaces bien définies, facilitant une future migration vers les microservices si nécessaire. Ce compromis a satisfait les deux parties et le projet a été livré dans les délais.

• Décrivez un projet dont vous avez pris la responsabilité et que vous avez mené à terme.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Projet de refonte du système de notifications push
  • Responsable de la conception, du développement et du déploiement
  • Résultat: réduction de 30% de la latence et augmentation de l'engagement utilisateur

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  Lorsque j'étais ingénieur chez une startup de livraison alimentaire, j'ai pris la responsabilité de moderniser notre système de notifications push. L'ancien système utilisait une approche polling coûteuse et entraînait des retards. J'ai conçu une architecture événementielle basée sur AWS SNS et SQS, avec des workers scalables pour envoyer les notifications via Firebase Cloud Messaging. J'ai coordonné le travail avec deux autres ingénieurs et j'ai également rédigé la documentation. Nous avons déployé progressivement en utilisant un feature flag et surveillé les métriques de latence. Le nouveau système a réduit la latence moyenne de 30% et amélioré l'engagement des utilisateurs de 15%. J'ai également mis en place des alertes pour détecter les anomalies. Ce projet a renforcé mes compétences en conception de systèmes distribués et en gestion de projet.

• Expliquez comment vous utiliseriez les tests A/B pour évaluer une nouvelle fonctionnalité comme la précision de l'estimation du temps d'arrivée.
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Mettre en place une expérience avec groupe témoin et groupe test
  • Mesurer la précision de l'ETA (erreur absolue moyenne) comme métrique principale
  • Analyser les résultats avec un test statistique pour valider la significativité

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  Pour évaluer une nouvelle fonctionnalité d'estimation du temps d'arrivée (ETA), on peut réaliser un test A/B. On divise aléatoirement les utilisateurs en deux groupes : le groupe de contrôle utilise l'ancien modèle d'ETA, le groupe test utilise le nouveau modèle. On mesure l'erreur absolue moyenne (MAE) entre l'ETA prédite et le temps réel de la course. Pour éviter les biais, on s'assure que les groupes sont similaires en termes de répartition géographique et d'heure de la journée. On collecte suffisamment de données (ex : sur une semaine) pour atteindre une puissance statistique adéquate. On utilise un test t de Student ou un test de Mann-Whitney pour comparer les deux distributions. Si la différence est statistiquement significative et que le nouveau modèle réduit l'erreur, on peut déployer la fonctionnalité. Il faut aussi surveiller les métriques secondaires comme la satisfaction des utilisateurs et le taux d'annulation. Un piège est l'effet Hawthorne : les conducteurs peuvent modifier leur comportement s'ils savent qu'ils sont observés. On peut utiliser des variables instrumentales pour contrôler cela.

• Vous remarquez une baisse des métriques de rétention des conducteurs. Comment enquêteriez-vous et proposeriez-vous des solutions ?
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Analyser les métriques de rétention par cohorte (trimestre, mois)
  • Mener des entretiens qualitatifs avec les conducteurs partants
  • Proposer des améliorations ciblées: meilleure tarification, support, ou conditions de travail

  Voir un exemple de réponse

  Face à une baisse de la rétention des conducteurs, je commencerais par segmenter les données par cohorte (par date d'inscription) et par région pour identifier où la baisse est la plus forte. Je calculerais le taux de rétention à 30, 60 et 90 jours. Ensuite, je mènerais des entretiens qualitatifs (sondages, appels) avec les conducteurs ayant récemment quitté la plateforme pour comprendre leurs raisons. Les causes possibles incluent une baisse des revenus due à une concurrence accrue, un support client insatisfaisant, ou des conditions de travail difficiles. Je croiserais ces retours avec des données quantitatives comme le nombre de courses par semaine, les notes des passagers, et les remboursements. À partir de ces analyses, je proposerais des solutions comme une amélioration du système de tarification (ex : bonus de fidélité), un support dédié pour les conducteurs, ou des fonctionnalités leur donnant plus de contrôle (ex : choix des courses). Je mettrais en place un tableau de bord pour suivre l'impact des changements. Un piège est de se focaliser uniquement sur les symptômes sans comprendre les causes racines ; il faut combiner données et retours humains.

Conseils pour se préparer

• Entraînez-vous à coder sur un tableau blanc ou un éditeur de texte simple pour simuler l'environnement d'entretien.
• Révisez les concepts de systèmes distribués comme le théorème CAP, les modèles de cohérence et l'architecture de microservices.
• Préparez des histoires spécifiques qui mettent en valeur votre impact, votre responsabilité et vos compétences en résolution de problèmes pour les rounds comportementaux.
• Étudiez le blog technique d'Uber et sa culture d'ingénierie pour comprendre leurs défis et valeurs réels.
• Soyez prêt à discuter des compromis dans vos décisions de conception, en particulier concernant l'évolutivité et le coût.

Questions fréquentes